Pytorch 张量操作（创建，变形，元素选取，拼接）【Pytorch 基础第一话】

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为了方便我们查看张量数据，我们先编写一个用于输出张量数据的函数ptf_tensor

import torch
import random
import string

def ptf_tensor(t,tag='tensor_'):    
    salt = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 5))
    if (tag=='tensor_'):tag=tag+salt
    print('\nThe info of {}:\n#############################\n  @dims: {}\n  @size: {}\n  @ele_sum: {}\n  @dtype: {}\n  @data:\n{}\n#############################\n'.format(tag,t.dim(),t.size(),t.numel(),t.dtype,t))

使用方法：ptf_tensor(张量，张量名字或者其他标记信息)
举例：

t2=torch.tensor([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])
ptf_tensor(t2,'common')

会有如下输出：

The info of common:
#############################
  @dims: 2
  @size: torch.Size([3, 3])
  @ele_sum: 9
  @dtype: torch.int64
  @data:
tensor([[0, 1, 2],
        [3, 4, 5],
        [6, 7, 8]])
#############################

张量创建

（1）指定数据

t2=torch.tensor([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])
ptf_tensor(t2,'common')

（2）特殊的张量

全0的，对角线是1的（单位矩阵），全部元素都是某个值的…

t=torch.zeros(3,3,1)
ptf_tensor(t,'zeros') # size(3,3,1)

t=torch.full((3,3),5.)
ptf_tensor(t,'full') # size(3,3), All elements are 5.

t=torch.eye(5)
ptf_tensor(t,'eye') # 对角线是1，其余是0 ，单位矩阵

（3）随机张量

指定最小最大值，和默认0-1

## 创建随机的张量：
t=torch.randint(low=0,high=4